Big Data đang là một trong những yếu tố không thể thiếu của nhiều nền tảng công nghệ doanh nghiệp ngày nay. Tuy nhiên, ít người hiểu hết về khái niệm, đặc điểm của dữ liệu lớn và vai trò, tầm quan trọng của chúng đối với doanh nghiệp.
Để biết thêm nhiều thông tin hữu ích về dữ liệu lớn thì bạn hãy theo dõi ngay bài viết do Softsupplier cung cấp nhé.
Big data là gì?
Big Data hay dữ liệu lớn là một tập hợp dữ liệu gồm có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc. Tất cả được các tổ chức thu thập vào trong nhiều lĩnh vực khác nhau, nhất là trong mô hình dự đoán và các dự án máy móc.
Theo Groove Technology, điểm đặc trưng của Big Data đó chính là khả năng lưu trữ thông tin đa dạng và phong phú cùng với khối lượng công việc lớn. Bên cạnh đó, tốc độ tạo ra và thu thập cũng như xử lý dữ liệu cực nhanh, không có công nghệ nào có thể sánh kịp được.
Nguồn gốc và sự phát triển của Big Data
Hiện nay Big Data có lẽ đang còn khá mới mẻ đối với nhiều người. Nhưng thực chất Big Data có nguồn gốc bắt đầu từ những năm 1960 – 1970.
Vào năm 1984 thì tập đoàn Teradata đã cho ra mắt thị trường hệ thống xử lý dữ liệu song song với DBC 1012. Được biết thì đây là hệ thống đầu tiên hỗ trợ phân tích và lưu trữ dữ liệu tới 1 terabyte.
Đến năm 2017 thì đã có hơn chục dữ liệu dựa vào hệ thống của teradata với dung lượng khủng lên tới hàng petabyte. Trong đó, lượng dữ liệu nhất lớn đã cán mốc > 50 petabytes.
Năm 2000 thì Seisint đã phát triển thành công khung chia sẻ dữ liệu dựa vào cấu trúc C++ nhằm mục đích truy vấn và lưu trữ dữ liệu.
Tới năm 2004, Google đã ra bài báo có tên gọi là Mapreduce có sử dụng cấu trúc tương tự. Khi này Mapreduce sẽ cung cấp mô hình xử lý song song để có thể tạo ra các ứng dụng liên quan, đồng thời tạo điều kiện xử lý lượng dữ liệu khủng.
Thông qua đây, Google cũng triển khai thêm mẫu Mapreduce thông qua mã nguồn mở Apache Hadoop.
Mãi tới năm 2005 thì con người đã phát hiện lượng người dùng được tạo ra từ Facebook, Youtube, các dịch vụ trực tuyến khác. Cũng trong năm này thì Hadoop open source đã được tạo ra với nhiệm vụ lưu trữ và phân tích Big Data. Lúc này NoSQL cũng dần dần trở nên phổ biến hơn.
Tới thời điểm hiện tại thì khối lượng Big Data đã tăng lên một cách chóng mặt. Mỗi ngày sẽ có một lượng dữ liệu rất lớn được tạo ra, có điều lượng dữ liệu này không chỉ do con người mà máy móc cũng có thể tự tạo ra.
Đặc trưng của dữ liệu lớn
Bạn sẽ thấy dữ liệu lớn thường được biết đến với ba đặc trưng V:
- Volume (Khối lượng dữ liệu): Có khả năng kết hợp với Big Data nhằm mục đích xử lý dữ liệu có mật độ thấp, dữ liệu không có cấu trúc. Những dữ liệu này thuộc giá trị không xác định, chẳng hạn như cung cấp dữ liệu cho Twitter, thực hiện bước nhấp chuột trên web hoặc dùng ứng dụng dành riêng cho thiết bị di động.
- Velocity (Vận tốc xử lý) : Được biết đến là tốc độ nhanh tại nguồn dữ liệu có thể nhận hay đã hành động. Theo như các chuyên gia thì tốc độ cao nhất của nguồn dữ liệu sẽ được chuyển trực tiếp vào bộ nhớ hơn là so với việc ghi vào đĩa.
- Variety (Dữ liệu đa dạng): Big Data có khả năng sở hữu các loại đề cập được đến nhiều hơn những dữ liệu có sẵn khác. Có thể là kiểu dữ liệu dạng truyền thống, có cấu trúc phù hợp và gọn hơn so với các kiểu dữ liệu khác. Tuy nhiên, các kiểu dữ liệu này là phi cấu trúc/ bán cấu trúc nên được dùng để thực hiện xử lý hoặc bổ sung để lấy được ý nghĩa của các siêu dữ liệu hỗ trợ khác.
Riêng Big Data nếu đi kèm với các thành phần có liên quan thì nó sẽ cho phép tổ chức đưa dữ liệu vào thực tế để giải quyết vấn đề kinh doanh.
Khi phân tích dữ liệu thì các giá trị mà Big Data mang lại cho tổ chức rất lớn, mang lại hiệu quả cao cho doanh nghiệp và đồng thời tăng khả năng cạnh tranh, doanh thu cho tổ chức.
Các công nghệ dữ liệu trong Big Data
Data lakes
Đây là kho lưu trữ có chứa lượng nội dung thô lớn ở dạng gốc, mãi cho tới khi người dùng trong các doanh nghiệp cần.
Các yếu tố giúp Data lakes tăng trưởng đó chính là phát triển kỹ thuật số và IoT. Khi này, Data lakes sẽ được thiết kế sao cho phù hợp với người dùng hơn, dễ dàng truy cập vào dữ liệu khi có nhu cầu.
Hệ sinh thái Hadoop
Hadoop là công nghệ có quan hệ mật thiết với big data nhất. Được biết Hadoop là khuôn mẫu cho phép xử lý và phân tán dữ liệu lớn dựa vào nhóm máy tính đang sử dụng mô hình lập trình đơn giản.
Khi này, chúng sẽ được thiết lập để mở rộng từ một máy sang nhiều máy khác nhau và mỗi máy sẽ có lưu trữ cục bộ riêng và cung cấp tính toán riêng.
Apache Spark
Apache Spark chính là một phần trong Hadoop, là khuôn mẫu tính toán cụm nguồn mở nhằm mục đích xử lý big data và qua đó triển khai với nhiều cách khác nhau.
Ngoài ra, Apache Spark còn cung cấp các phương thức hỗ trợ đối với Python, Java và Scala hay ngôn ngữ lập trình R.
In-memory databases
IMDB được biết là hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu dựa vào ram chủ yếu, thay vì dựa vào HDD để lưu trữ dữ liệu. Khi này, các cơ sở dữ liệu sẽ được tối ưu hóa trong đĩa không nhanh bằng cơ sở dữ liệu trong bộ nhớ.
Đây là một trong những điểm mấu chốt để phân tích Big Data giúp tạo ra kho dữ liệu khổng lồ.
NoSQL Databases
Cơ sở dữ liệu SQL được thiết kế cho các truy vấn và transaction đáng tin cậy, nhưng vẫn có nhiều hạn chế và chúng không phù hợp với một số loại ứng dụng nhất định.
Nhiều cơ sở dữ liệu được các doanh nghiệp phát triển để tìm cách lưu trữ nội dung hoặc xử lý dữ liệu tốt hơn cho các trang web lớn. Khi này dữ liệu NoSQL có thể mở rộng theo chiều ngang trên nhiều máy chủ.
Ứng dụng của Big Data
Trong hoạt động chính trị
Có nhiệm vụ thu thập thông tin từ mọi người ở mọi vùng miền, sau đó phân tích và trình bày một số thông tin quan trọng. Ngoài ra, big data còn đưa ra kế hoạch để mang lại hiệu quả cho người sử dụng.
Áp dụng Big Data vào kiểm soát giao thông
Sử dụng dữ liệu CDR trong quá khứ để ước tính lưu lượng giao thông trong giờ cao điểm của thành phố, từ đó có kế hoạch phân luồng giao thông chi tiết và hợp lý giúp giảm ùn tắc giao thông.
Hơn nữa, nó sẽ cung cấp cho người đi đường thông tin về việc họ muốn đi từ nơi này đến nơi khác, khi nào họ nên đi để tránh tắc đường, hoặc tuyến đường nào ngắn nhất, v.v.
Ngoài ra, dữ liệu lớn còn giúp phân tích vị trí của người dùng thiết bị di động, ghi lại chi tiết cuộc gọi trong thời gian thực và giảm tắc nghẽn giao thông.
Trong y tế
Trong y học, các bác sĩ dựa vào dữ liệu từ hồ sơ bệnh án để dự đoán nguy cơ mắc bệnh, sự lây lan của bệnh.
Ví dụ, ứng dụng Google Flu Trend là một trong những ứng dụng thành công của Google. Ứng dụng này cho phép bạn tìm kiếm một khu vực nhất định dựa trên một từ khóa nhất định, sau đó công cụ phân tích của Google sẽ phân tích và so sánh kết quả và đưa ra dự báo xu hướng dịch cúm tại khu vực đó.
Trong tài chính
Phân tích, ưu tiên và quản lý rủi ro trong đầu tư tài chính và tín dụng từ dữ liệu chính xác và kịp thời được thu thập thông qua các giao dịch của khách hàng.
Big Data trong thương mại
- Phân khúc thị trường và khách hàng.
- Phân tích hành vi của khách hàng tại cửa hàng.
- Phân tích tiếp thị đa kênh.
- Quản lý chiến dịch tiếp thị và khách hàng thân thiết.
- So sánh giá cả, nguồn cung cấp phân tích chuỗi và quản lý.
- Phân tích hành vi và thói quen của người tiêu dùng.
Trong thể thao
Việc phân tích mô hình cấu trúc và hệ thống chiến thuật của đội tuyển Đức đã chỉ ra những khiếm khuyết về cơ cấu của đội tuyển Đức. Từ đó giúp đội tuyển Đức khắc phục điểm yếu và giành chức vô địch World Cup 2014.
Ứng dụng dữ liệu lớn trong thống kê
Một nghiên cứu thu thập thông tin qua các phương tiện truyền thông Hà Lan đã tính toán nội dung tin nhắn từ người Hà Lan và phát hiện ra rằng có tới 50% tin nhắn là vô nghĩa.
Dữ liệu này cho thấy số tiền chi ra không mang lại lợi ích cho người dân và xã hội Hà Lan và chính phủ cần có những điều chỉnh đối với hoạt động này
Kết luận
Ở bài viết này chúng tôi cũng đã giúp cho bạn hiểu hơn về Big Data là gì và những ứng dụng, công nghệ mà Big Data thực hiện được. Mong rằng, với những gì mà chúng tôi chia sẻ ở bài viết này sẽ hữu ích với bạn.
>> Xem thêm:
